语言大模型 / LLM

KV-Rescue: Recovering Reasoning Language Model KV Eviction Loss via Stepwise Interleaving

KV-Rescue：通过逐步交错恢复推理语言模型的KV驱逐损失

Minsoo Cheong, Woosang Lim, Vincent-Daniel Yun, Sungjoo Yoo

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 KV-Rescue是一种无需训练的推理框架，通过交错轻量级辅助模型的推理步骤，结合在线检测器，在驱逐预算B=64时平均恢复了87%的KV驱逐损失准确率，还减少了43%的基础模型token生成量。

Dead text or binding clause? Measuring and restoring constraint influence in black-box LLM dialogues

无效文本还是绑定条款？测量并恢复黑盒大语言模型对话中的约束影响

Haoyuan Zhu

机构 * University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对黑盒大语言模型对话中撤销约束失效的问题，提出 sysname 方法，通过合约账本、顺序消融探针和修复阶梯实现复发率的测量、预测与修复，降低了约束撤销的失效概率。

Committed Before Reasoning: Behavioral Reproduction and Preliminary Activation-Level Evidence of Answer Pre-Commitment in an Open-Weight LLM

推理前先承诺：开放权重语言模型中答案预承诺的行为再现及初步激活水平证据

Heejin Jo

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究聊天模型在简单问题上先承诺答案而非推导的现象，通过行为再现和初步激活水平证据揭示错误承诺情况，还指出方法学上问题措辞对结果的影响，强调阳性对照对解读阴性预言机结果的重要性。

Comments 8 pages. Code, data, and all reported statistics: https://github.com/JO-HEEJIN/interview_mate/tree/docs/car-wash-repro/car_wash/paper_4

Reasoning LLM Improves Speaker Recognition in Long-form TV Dramas

推理大模型提升长篇电视剧中的说话人识别

Yuxuan Li, Lingxi Xie, Xinyue Huo, Jihao Qiu, Jiacheng Shao, Pengfei Chen, Jiannan Ge, Kaiwen Duan, Qi Tian

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出DramaSR-532K大规模基准和基于推理大模型的DramaSR-LRM方法，通过多模态工具使用聚合上下文证据，显著提升长篇电视剧中说话人识别准确率，尤其对短话语效果显著。

Comments Accepted to ICML 2026

WorldReasoner: Evaluating Whether Language Model Agents Forecast Events with Valid Reasoning

WorldReasoner: 评估语言模型代理是否通过有效推理预测事件

Yizhou Chi, Eric Chamoun, Zifeng Ding, Andreas Vlachos

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（剑桥大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出WorldReasoner框架，通过时间有效检索、证据质量和因果图推理三个维度评估语言模型代理的事件预测能力，发现时间有效检索是结果准确性的最强驱动因素。

Rotate2Think: Geometric Priming via Orthogonal Rotation to Improve Language Model Reasoning

Rotate2Think：通过正交旋转进行几何提示以提升语言模型推理能力

Aditya Sharma, Christopher J. Pal, Amal Zouaq

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔综合理工学院） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila-魁北克人工智能研究所） ； LAMA-WeST Lab（LAMA-WeST实验室） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 发现推理模型的输入嵌入与思考嵌入存在高锥度且方向非共线，提出无训练方法Rotate2Think，通过正交Procrustes分析估计旋转并注入合成思考向量，在30/32配置中提升数学、科学和代码任务准确率。

Mind the Couch! Eliciting MLLM Reasoning in Interior Design via Weak-to-Strong Task Vector Injection

留意沙发！通过弱到强任务向量注入激发多模态大语言模型在室内设计中的推理能力

Yuxuan Yang, Jingyao Wang, Luntian Mou

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 针对MLLMs在室内设计中因模态对齐问题产生的空间碰撞与审美不和谐，本文提出DART-I机制，通过弱到强任务向量注入引导MLLMs推理，无需微调即可实现精确推理，且经实验验证有效。

Where Cognition Lives: Dissecting Emergent from Computed Function in a Minimal Complete Cognitive Architecture

认知之所在：在极简完整认知架构中解析涌现性与计算功能

Francisco M. Arrabal-Campos, Francisco G. Montoya, Alfredo Alcayde, Ignacio Fernández

机构 * University of Almería（阿尔梅里亚大学） ； Research Centre CIAIMBITAL（CIAIMBITAL研究中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究构建含自适应停机等模块的极简完整认知架构，探究功能是涌现还是需计算，发现价值需计算实现，还验证了停机机制、自洽性等相关结论。

Comments 16 pages, 3 figures. Code, preregistrations and results: this https URL (https://github.com/fmarrabal/miuracognitive)

Level-k Distinguishable Mechanisms for Evaluating Bounded Rationality in LLMs

用于评估大型语言模型（LLMs）有限理性的k级可区分机制

Binchi Zhang, Atrisha Sarkar

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 该研究提出k级可区分机制，通过新型博弈结构评估LLMs的策略深度，发现递归推理下模型策略深度准确，对手博弈的归纳推理会降低性能，明确策略心智化可提升表现。

EnvHarness: Awakening Static Worlds for Agent Learning

EnvHarness：为智能体学习唤醒静态环境

Chengsong Huang, Zifeng Wang, Rujun Han, Jun Yan, Yanfei Chen, Zoey CuiZhu, Ke Jiang, Peng Xia, Han Yu, Yufan Zhuang, Yifei Ming, Jiaqi Pan, Bhavana Dalvi Mishra, Jiaxin Huang, Burak Gokturk, Tomas Pfister, Chen-Yu Lee

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 EnvHarness是包裹静态环境的可编程插件层，结合EnvRigger自动合成组件，在多领域基准测试中提升智能体学习性能，减少执行步骤并支持策略与环境协同进化。

Multi-Tier Mentorship with AI-Assisted Development: Authentic Engineering for K-12 and Undergraduates

结合AI辅助开发的多层级指导模式：面向K-12学生与本科生的真实工程实践

Kelly Yuan, Ronald Liu, Daniel Crawford, Weihao Qu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出结合AI辅助开发的多层级指导框架，让K-12学生与本科生协作开发LuckyTag系统，试点显示该模式可降低技术障碍、提升架构理解，为跨群体计算协作提供了新方案。

Comments 8 pages, 8 figures, 2 tables. Accepted to IEEE ISEC 2026

StocksTalk: A Voice-Enabled Conversational Agent for Structured Query Generation over Web Data

StocksTalk：一种面向网络数据结构化查询生成的语音赋能对话智能体

Akshat Parmar, Vikranth Udandarao, Abhay Shakya, Tanmay Hire, Avinash Anand, Rajiv Ratn Shah, Daniel Wang Zhengkui

机构 * IIIT-Delhi（德里印度信息技术学院） ； Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 StocksTalk是一种语音赋能对话系统，可将口语化金融请求转为结构化查询，通过多模块提升准确性，为股票筛选决策提供支持。

Amplified Does Not Mean Predictive: Reasoning Behaviors in Thinking Models

放大并不意味着具有预测性：思考模型中的推理行为

Jean de Dieu Nyandwi, Leena Mathur, Yonatan Bisk, Robert Hawkins, Graham Neubig

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究揭示思考模型存在“放大-提升差距”，即面向推理的训练放大了与正确性关联弱的推理行为，却未放大高提升值的关键行为，推动了过程级推理目标的研究。

Comments Published in COLM 2026

LEGO: Leveled Language Gaussian Splatting

LEGO：分层语言高斯溅射

Yuning Peng, Haiping Wang, Yuan Liu, Yipeng Lu, Zhen Dong, Bisheng Yang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 LEGO是一种新方法，通过将多视角SAM粒度转为3D一致层级，结合CLIP嵌入构建分层语言场景图，在3D分割基准上取得最优性能，可赋能大语言模型的空间推理与视觉定位。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://pz0826.github.io/LEGO-Webpage/

Toward Intelligent Skies: Signal Processing and AI Foundations of Low-Altitude Wireless Networks

迈向智能天空：低空无线网络的信号处理与人工智能基础

Weijie Yuan, Geng Sun, Jiacheng Wang, Jun Wu, Yuanhao Cui, Jiahui Li, Wei Zhang, George K. Karagiannidis, Sumei Sun, Yonina C. Eldar

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 本教程从AI与信号处理视角，全面阐述低空无线网络（LAWN）的架构基础、信号处理与AI技术，结合案例分析其融合应用，指出未来发展挑战与机遇。

Comments Invited Overview Paper in JSTSP

FactorDrive: Adaptive Multi-Step Reasoning Driven by Planning-Critical Factors for End-to-End Autonomous Driving

FactorDrive：面向端到端自动驾驶的、由规划关键因素驱动的自适应多步推理

Guolei Huang, Tengfei She, Yuxuan Lu, Yao Huang, Yuqi Ye, Yongjun Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Universiti Malay（马来亚大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；instruction tuning(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 该研究针对现有端到端自动驾驶方法在空间物理证据融合、推理适应及推理路径优化上的不足，提出FactorDrive框架，通过PCF-CoT数据集与QS-GRPO算法优化推理，在两类基准上取得最优规划性能。

Online Monitoring and Corrective Steering of Programming Agents

编程智能体的在线监控与纠正引导

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Ji Young Kim, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出LivePlan，通过解耦判断与建议的设计，在SWE-agent基础上实现编程智能体的在线监控与纠正，在SWE-bench数据集上显著提升问题解决率，且成本增量极小。

ChronoVision: Temporal Reasoning via Latent State Reconstruction

ChronoVision：基于潜在状态重构的时序推理

Yifan Shen, Jian Xu, Boyi Li, Yuner Zhang, Tianjiao Yu, Bingxuan Li, Houze Yang, Rushi Wang, Xu Cao

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型时序推理不足的问题，本文提出ChronoVision框架，引入Vbvr-VQA数据集，实验显示其在相关基准上取得最优性能。

ParticleGen: A Multi-Agent System for Particle Effects Generation

ParticleGen：用于粒子效果生成的多智能体系统

Junhao Zhuge, Junyi Yang, Yuqing Wang, Kangzhan Wang, Sipeng Yang, Xiaogang Jin

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本研究提出多智能体框架ParticleGen，可从自然语言描述合成结构化可编辑粒子系统，经Unreal Engine 5的Niagara系统多场景验证，能降低创作门槛、提升迭代效率。

TRACE-TS: Attribution-Grounded and Traceable Sensor-Language Reasoning for Human Activity Understanding

TRACE-TS：面向人类活动理解的归因基础且可追踪的传感器-语言推理

Sparsh Rastogi, Tanmay Kumar, Baiyu Chen, Jatin Bedi, Zechen Li, Flora D. Salim

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对现有传感器-语言推理与信号关联弱、解释不可靠的问题，提出TRACE-TS框架，通过专家归因识别关键传感器区域并构建可追踪推理轨迹，在7个可穿戴基准上实现最优性能。

Comments 24 pages, 9 figures, 24 tables

Cost-Effective Automated Judging of Natural-Language Mathematical Proofs

自然语言数学证明的高性价比自动评判

Benjamin Grayzel

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究以 IMO-GradingBench 为基准，验证 GPT-OSS 120B 等三个低成本模型作为数学证明评判器的效果，发现全票通过规则的低成本方案与前沿模型效果相当，成本低达 100 倍。

Comments 7 pages, 5 figures, 4 tables

Explainable and Resource-Efficient Spatial Reasoning in Multimodal LLMs for Decision-Critical Applications

面向决策关键型应用的多模态大语言模型中可解释且资源高效的空间推理

Piyush Jain, Kousik Dasgupta, Rajarshi Roy, Subarna Tripathi

机构 * Heritage Institute of Technology（遗产技术学院） ； Kalyani Government Engineering College（卡利亚尼政府工程学院） ； IAIRO ； Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型空间判断不透明及细粒度空间理解不足的问题，提出无需训练的ByDeWay-V2框架，结合YOLO-World-L注入空间谓词，在多个基准上显著提升空间推理性能，适配资源受限场景。

Comments 14 pages

Beyond Zooming: Learning Multi-Tool Visual Reasoning for Ultra-High-Resolution Remote Sensing

超越缩放：学习用于超高分辨率遥感的多工具视觉推理

Fengxiang Wang, Jiangnan Huang, Mingshuo Chen, Yueying Li, Yang Shi, Junwei Luo, Haoyu Wang, Yansheng Li, Jing Zhang, Haiyan Zhao, Wenjing Yang

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 针对超高分辨率遥感图像给多模态大语言模型带来的挑战，提出GeoMTVR数据集，结合监督微调与以工具注意力为重点的强化学习算法开发GeoLens，实验证明其在多工具视觉推理方面优于直接推理和单工具放大基线。

Reasoning to Regulate: Chain-of-Thought for Traffic Rule Understanding

推理以规范：用于交通规则理解的思维链

Yueru Luo, Xu Yan, Changqing Zhou, Yiming Yang, Chao Zhan, Shuqi Mei, Chao Zheng, Zhen Li

机构 * CUHK-SZ, Shenzhen-FNii（香港中文大学（深圳），深圳高等金融研究院） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Tencent T Lab（腾讯T实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 针对交通规则理解这一自动驾驶关键挑战，提出为视觉语言模型配备思维链能力的框架，设计整理管道，采用两阶段训练方案，显著提升了可解释性和准确性，建立首个基于推理的自动驾驶框架。

Comments Technical Report

In-Context Learning as Implicit Policy Gradient

上下文学习即隐式策略梯度

Masahiro Kaneko, Timothy Baldwin

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型上下文学习现象，证明分数条件上下文学习与策略梯度优化有结构对应，通过自注意力机制等进行分析推导，经多模型实验验证，表明大语言模型能利用分数信息优化输出分布，注意力权重与示例分数相关。

Comments COLM 2026

Powers of the Vandermonde determinant are eventually non-SNP

范德蒙德行列式的幂最终是非 SNP 的

Thien Le, Melanie Weber

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 证明范德蒙德行列式每个固定正幂在足够多变量中是非 SNP 的猜想，对偶数幂$k\geq4$，通过戴森常数项恒等式等展示牛顿多胞体中系数为零的格点，奇数情况由交错性得出，二次情况已知，关键构造和策略源于语言模型提示。

Comments 34 pages

Bridging Behavior and Implementation: Automated Java Glue Code Generation for Behavior-Driven Development

架起行为与实现的桥梁：用于行为驱动开发的自动化Java胶水代码生成

Xinyu Shi, Zhou Yang, An Ran Chen

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究针对行为驱动开发中胶水代码开发维护难题，提出分层多智能体框架AutoGlue，遵循行为优先工作流程。经实验评估，相比少样本提示，其在代码生成指标上有显著提升，能有效连接行为规范与项目代码，支持软件开发。

FARO: Feasibility-Aware Robot Motion Optimization

FARO：可行性感知机器人运动优化

Michal Ciebielski, Shafeef Omar, Aaron Johnson, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Advanced Study, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学高级研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SIEMENS AG（西门子公司） ； Huawei-TUM joint laboratory（华为-慕尼黑工业大学联合实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对机器人在未知场景快速规划新行为的挑战，提出嵌套运动动力学框架，结合可行性引导树搜索和大语言模型采样策略，能改善搜索过程，生成的轨迹可用强化学习控制器跟踪，质量高可用于实际运动操作场景。

WeedExpert-R1: Incentivizing Botanical Reasoning in MLLMs with Reinforcement Learning for Precision Weed Grounding

WeedExpert-R1：通过强化学习激励多模态大语言模型进行精准杂草定位的植物推理

Zonglin Yang, Wei-Zhen Liang, Nevin Lawrence, Xin Qiao, Benjamin Riggan, Chi-En Chiang, Fuchen Li

机构 * University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） ； Panhandle Research and Extension Center（狭长地带研究与推广中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对精准杂草控制问题，提出通过可验证奖励学习视觉基础植物推理的WeedExpert-R1模型，利用特定合成管道生成数据微调，经群体相对策略优化训练。该模型在多种杂草测试中表现优异，优于同类模型，展现开放词汇能力和跨区域部署潜力。

An Exam for Active Observers

主动观察者的测试

Jiarui Zhang, Muzi Tao, Shangshang Wang, Ollie Liu, Xuezhe Ma, Willie Neiswanger

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多模态大语言模型是否具备主动观察能力，引入ActiveVision基准测试，发现前沿模型表现不佳，即便能编写视觉代码差距仍存，表明当前模型缺乏主动视觉观察，呼吁构建闭合感知 - 推理循环的架构和训练目标。

Comments 17 pages, 8 figures, 4 tables. Project page: https://activevision.dev